面倒なデータ入力作業がなくなる未来は遠くない⁉AI OCR

近年ではFAXの利用が多い卸売や小売業などを中心に「AI OCR」の導入が進んでいます。しかし

「AI OCRにはどのようなメリットがあるの？」

「AI OCRはどういった業務に活かせるの？」

といった疑問を抱えている企業様も多いのではないでしょうか。

 

本記事では、AI OCRの概要やメリットに加えて、どのような業務に活かせるのかについても解説します。また、AI OCRを活用している企業事例も併せてご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

 

 

┃目次

▪ AI OCRとは？

▪ AI OCRとOCRの違いは？

▪ AI OCRの特長・メリット

▪ AI OCRが活かせる業務

▪ AI OCR活用事例

▪ まとめ

 

 

 

 

┃AI OCRとは？

AI OCRとは、AIの学習機能とOCR技術を組み合わせた技術のこと。

従来のOCRでは実現が難しいとされていたことも克服しているため、多くの企業から注目を集めている技術です。

 

 

 

 

┃AI OCRとOCRの違いは？

AI OCRとOCRにはどのような違いがあるのでしょうか。特に知っておきたい3つの違いを解説します。

┃文字をより正確に認識できる

従来のOCRでは、事前に定められたロジックの範囲内でしか、文字の識別をすることができませんでした。

しかし、AI OCRは、AIに機械学習で数多くのデータを反復学習させることで、さまざまな文字を正確に識別できます。

また、前後の文脈や語句の規則性などに沿って文字を識別できるのもAI OCRの強みです。

 

 

┃手書き文字の認識率が高い

従来のOCRの場合、筆跡に癖のある手書き文字は認識できず、読み取り作業に困難を極めていました。

例えば、カタカナの「エ」と工場の「工」、ハイフンの「-」と漢数字である「一」などをイメージするとわかりやすいかもしれません。

AI OCRは、さまざまな筆跡パターンを認識できるため、手書き文字の認識率も非常に高いのが特徴です。

 

 

┃非定型の帳票にも対応できる

従来のOCRは、あらかじめ読み取り位置や項目などといった詳細を設定する作業が必須だったことから、非定型の帳票に対応していませんでしたが、AI OCRは自動で認識してくれるため対応できます。

顧客や取引の環境に依存することなく、業務効率化を実現できます。

 

 

 

 

┃AI OCRの特長・メリット

 

ここでは、AI OCRの特長・メリットを4つ解説します。

 

 

┃文字識字率が高い

一度文字を読み誤ったとしても、その誤った文字データをAIが学習することから、文字認識率を向上させることが可能となりました。また、昨今ではすでに手書き文字を学習したAIも多く、導入当初から9割程度識別できるものもあるとされています。

 

 

┃フォーマットが異なる帳票に対応できる

AIにより、従来のOCRで必要だった読み取り書類の座標設定が不要となります。

これにより様々なフォーマットの帳票に対し、スキャンのみで抽出することが可能になるため、大幅な作業効率化につながります。

 

 

┃オフィスのペーパーレス・情報のデータベース化

手書きの帳票や、紙ベースの書類や文書、名刺などをAI OCRで読み取ることで、オフィスのペーパーレス化につながります。

また電子データ化された情報はデータベースとなり、検索や社内での情報共有が簡単になります。

 

 

┃RPAとの連携も可能

AI OCRでデジタルテキスト化した情報をRPAに送ることで、自動で業務システムに入力することが可能になります。これにより。文字情報の認識から入力までワンストップの業務フローが構築可能となり、効率化につながります。

 

 

 

 

┃AI OCRが活かせる業務

 

続いて、AI OCRが活かせる業務を7つご紹介します。

 

 

┃公共料金や口座開設、クレジットカードの申込書

公共料金の申込書や口座開設、クレジットカードはユーザーのお金を預かる手前、請求ミスは許されません。

そのため、会社によって異なる帳票に対応できるうえ、人的ミスがなく正確に処理できるAI OCRが最適といえるでしょう。

 

 

┃医療現場での問診票、診断書、予診票

【正確性】【大量データ読み取り】

医療現場での治療の履歴は人名に直接関わることなので正確に記録する必要があります。

また近年では、世界中でさまざまな感染症や病気が発生していることから、新たな病気のデータを正確に記録することが重要です。

しかし一日に多くの患者が来院するような中大規模の医療機関では膨大なデータ入力にかける時間を削る必要があります。

一方で患者が記述する問診票の筆跡によって文字の識別が誤ってしまうことも避けなければなりません。

それゆえに、医療現場での問診票や診断書、予診票にもAI OCRは必要不可欠です。

 

 

┃教育現場でのテストの答案、入学・入会申込書、アンケート用紙

【正確性】【高速データ読み取り】

文部科学省が平成28年度に行った「教員勤務実態調査」*では、学校の教員は1日あたり平均11時間労働を超えているとされています。

このことから、教育現場でのテスト答案、入学・入学申込書、アンケート用紙などにも迅速かつ正確な処理ができるAI OCRが必要だと言えるでしょう。

 

 

┃行政の各種申請書、証明書、意識調査

【異なるフォーマットへの対応】

行政の各種申請書、証明書、意識調査についても、AI OCRは効果を発揮します。

行政の各種申請書だけでも「税金関係」「年金関係」「福祉関係」などのようなさまざまな書類があります。

さまざまなフォーマットの帳票に対応できるため、業務効率化が期待できるのです。

 

 

┃物流関連の配送伝票、インボイス、パッキングリストなどの通関書類

【高い識字率】

物流関連の配送伝票、インボイス、パッキングリストなどの通関書類は、手書きで作成することが少なくありません。

そのため、筆跡によって誤った文字を認識してしまう可能性もあるでしょう。

そこで、手書き文字の認識率が高いAI OCRが活躍するのです。

 

 

┃不動産の各種契約書、不動産登記受付帳、建築計画概要書

【大量データ処理】

不動産の各種契約書は項目数が非常に多いのが特徴です。

また、不動産の各種契約書、不動産登記受付帳、建築計画概要書などは紙で管理されていることが多いので、データ化やシステムへの登録が可能なAI OCRが役立ちます。

 

 

┃マーケティング・カスタマーサクセスの顧客満足度調査シート、アンケート用紙

【高速データ転記】

マーケティングやカスタマーサクセスのために活用する顧客満足度調査シートやアンケート用紙は、期日までに膨大の量のデータを正確に集計しなければなりません。

そこで、正確かつデータを膨大に処理できるAI OCRが大きな力を発揮します。

 

 

 

 

┃AI OCR活用事例

最後に、AI OCRを活用している企業事例をご紹介します。

 

 

┃【月約78%の時間削減】ふるさと納税の申請書データ集計を自動化した久慈市の事例

久慈市役所では、職員の健康を維持しつつ、住民サービスの質を向上させるために業務効率化が必要でした。その中でも、年間約2万件給付があるふるさと納税の申請書をシステムに投入する処理業務に課題を感じていました。

そこで、AI OCRを導入し、申請書の自動読み取りを実施、同時に導入したRPAとの連携で読み取ったデータを自動入力する実証実験を行いました。

その結果、作業に要する時間が月あたり約78%も削減することができました。

 

 

┃【約30%業務効率化】住宅ローンの申込用紙のデータをデジタル化した金融会社の事例

東北に拠点のあるS銀行は、入力箇所の多い住宅ローン事前審査申込書項目の確認業務に追われていました。

AI OCRを導入し、申込書のスキャンデータからテキストを取り出し、csvに書き出すことで、現場の営業担当者が手作業で行っていたデータ化作業を軽減、約30％の業務効率化を実現しました。

 

 

┃【年間40,000時間削減】自動車保険証券などの読み取りを自動化した保険会社の例

大手自動車保険会社では、自賠責保険の承認請求書や公的書類などのチェックから入力、システム登録まで紙が必要であるため、多大な時間と労力を要していました。

そこでAI OCRを導入し、スマートフォンで撮影した保険証券をシステムにアップロードすることでテキストデータ化し、見積もりに自動反映させる仕組みを構築しました。

これによりユーザー、企業側双方の負荷軽減を達成し年間で40,000時間の業務削減を実現しました。

 

 

 

 

┃まとめ

 

本記事では、AI OCRとOCRの違いを交えながら、AI OCRのメリットや導入事例を解説しました。

AI OCR技術は、企業のデジタルシフトや働き方改革などを妨げる一因となっている紙の書類のデジタル化を手助けしてくれます。

そして、業務効率化が期待でき、生産性を高める解決策の一つとして多くの企業から注目を集めているのです。

 

近年では、働き方改革やテレワークの普及により、ビジネスの世界は新たなステージに入っています。

そのため、AI OCRを賢く活用し、コストを削減しながら、人員を増やすことなく生産性向上を実現していくことが大切だと言えるでしょう。